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Enregistrement W3084390178 · doi:10.5539/jas.v12n10p175

Dead Cover and Agronomic Characteristics of Cowpea

2020· article· en· W3084390178 sur OpenAlexvenueno aff
Vilson de Souza Rocha, Ajax de Sousa Ferreira, Bruna Nogueira Leite, Carla Coelho Ferreira, Karla Gabrielle Dutra Pinto, Sara Cruz Pinheiro, Sônia Maria Figueiredo Albertino

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCover cropAgronomyCultivarRandomized block designBiologyBrachiariaPoint of deliveryMulchDry matterGreenhouseHorticultureForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dead cover, or mulch, consisting of plant residues, plays an important role for the success of diverse agricultural crops, working as an insulating layer protecting the soil from daytime temperature variations and maintaining the soil moist and rich in organic matter. Cowpea is a source of proteins, carbohydrates, vitamins and minerals. Its importance in the North, Northeast and Midwest regions of the country is associated with economic and social aspects, since it is an important food for low-income populations, supplying their nutritional needs. This study was carried out under greenhouse conditions in Manaus, state of Amazonas, with the purpose of assessing the effect of different dead covers on the agronomic characteristics of cowpea cultivars. It consisted of a completely randomized design in a 4 × 4 factorial arrangement. The treatments comprised four cowpea cultivars (BRS Caldeirão, BRS Tumucumaque, BRS Guariba and BRS Tracuateua) and three species of cover plants (Brachiaria decumbens, Brachiaria ruziziensis and Mucuna pruriens) and one control treatment, without soil cover, in a total of 16 treatments, with four replications and two plants per experimental unit. Analysis of variance was applied to the data, and the means were compared by the Scott-Knott’s test at 5% probability level. The following characteristics were examined: number of pods per plant, pod length, number of seeds per pod, weight of shoot dry matter, and grain yield. Mulching provided better results for all characteristics assessed in the four cultivars when compared to the control. BRS Caldeirão is the recommended cultivar for the state of Amazonas and the other regions with similar edaphoclimatic characteristics (high air temperature, rainfall, air humidity, and low-fertility tropical soils) because it exhibited the greatest number of pods per plant, number of seeds per pod, shoot dry matter, and the highest average grain yield (Freire Filho et al., 2011; Souza et al., 2016).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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